Please enable JavaScript.
Coggle requires JavaScript to display documents.
Sistemas Multiagentes, Sistemas Multiagentes (SMA), Introdução aos…
Sistemas Multiagentes
Sistemas Multiagentes (SMA)
Elementos
Ambiente (E)
Conjunto de objetos (O)
Conjuntos de agentes (A), sendo que A⊆O
Conjunto de relações (R), que liga objetos
Conjunto de operações (Op)
Operadores que representam:
os resultados das operações em Op
e as reações do ambiente a elas
Consiste em
coleção de componentes autônomos
com objetivos particulares
que se interrelacionam
seguindo uma organização
interagindo
negociando
coordenando esforços para resolver tarefas
É boa ideia quando
precisamos manter a autonomia das sub-partes
as interações são complexas
não é possível descrever o problema
a priori
Vantagens
mais rapidez na solução dos problemas
diminui
overhead
de comunicação
mais flexibilidade
aumenta segurança
Considerações para um projeto de SMA
3 grandes grupos
Aspectos Fundamentais
Comunicação
permite que os agentes troquem informações
envolve
percepção
ação
Organização
definem
conjunto de diretrizes
política de interação
conjunto de compromissos e/ou crenças comuns aos agentes com objetivos em comum
Negociação
esforço para solução de conflitos e cooperação
envolve
linguagem
protocolo
processo de decisão
Coordenação
processo
pelo qual um agente
raciocina
sobra suas ações locais e
as de outros
agentes para
garantir
que a comunidade funcione de forma
coerente
porque
há
dependências
entre as ações
nenhum
indivíduo pode resolver o problema
sozinho
deve-se respeitar as
restrições globais
deve-se garantir a
harmonia na execução conjunta
de tarefas
Aspectos Arquiteturais
Aspectos Ambientais
No PEAS de um SMA deve-se considerar:
o que queremos realizar?
o que precisaremos perceber?
que decisões de que tipo serão tomadas?
por quem?
quando?
como se dá a comunicação entre os agentes?
Problemas no desenvolvimento de agentes
Superestimar o potencial dos agentes
dogmatismo a respeito dos agentes
não estar claro porque usar os agentes
construir soluções genéricas para problemas específicos
Introdução aos Sistemas Multiagentes
IA e agentes
redes de computadores mudaram as necessidades em relação à inteligência computacional
atualmente a computação tem a ver com
acessar informações relevantes
identificar oportunidades
agir no momento preciso
manipular grandes volumes de informação
Assim os sistemas precisam de
ubiquidade
interconexão
delegação
inteligência
orientação ao usuário
Referência:
https://drive.google.com/file/d/0B_Yp72VemjsPTmJySHhCMFVjME0/view?usp=sharing
IA Distribuída
O que é?
nesse caso, metáfora de inteligência é o comportamento social
grupo de entidades que podem interagir
agentes simples que resolvem problemas complexos juntos
tendo ou não consciência do objetivo global
2 tipos de sistemas
Resolução distribuída de problemas
consciência do objetivo global
clara divisão de tarefas
envolve
grupo de agentes especialistas
habilidades complementares
organização fixa
Sistemas multiagentes
agentes podem preexistir
não
há
consciência do objetivo global
divisão clara de tarefas
sistemas se formam sob demanda
organização varia em tempo de execução
Por quê?
o problema
é fisicamente distribuído
é heterogêneo
só pode ser resolvido pela integração de pontos de vista locais
precisamos de adaptação
Where did MultiAgent Systems Come From?
Referência:
https://www.youtube.com/watch?v=6HiM_wIowmo
Área surgiu devido a 5 tendências na história da computação
ubiquidade
significa dispor de poder computacional em todos os dispositivos tecnológicos que construimos
acontece por muitas razões, a principal está ligada à lei de Moore
que diz que o preço de determinado hardware cai pela metade enquanto seu poder computacional dobra a cada 24 meses
com isso, é mais viável adicionar poder de computação a dispositivos
interconexão
Não só estamos aptos a embutir poder de computação em dispositivos, como temos a possibilidade de fazer com que esses dispositivos se comuniquem entre si
internet é um exemplo óbvio, mas não o único
smartphones são outros
inteligência
o que queremos que computadores tenham
diz respeito ao aumento na complexidade das tarefas que os computadores podem realizar
delegação
a possibilidade de computadores fazerem cada vez mais tarefas para nós (humanos) sem nossa intervenção
estamos cada vez mais dando controle aos computadores mesmo em tarefas críticas em relação a segurança
ex: carros autônomos
orientação ao usuário
a forma com que interagimos com computadores está cada vez mais parecida com a forma como interagimos com outras pessoas
exemplo disso é a evolução da programação
no início utilizávamos linguagem de máquina
depois passamos por linguagem assembly, subrotinas, tipos de dados abstratos, até chegar a objetos (representação similar a como fazemos "na vida real")
até chegarmos aos agentes
representação ainda mais similar ao funcionamento do mundo real
todos podemos ser considerados agentes (pessoas, governos, empresas) que interagem em ambientes e por vezes entre si